使用机器人实现焊接过程自动化可提高生产率和环保性。然而，由于工厂的各种条件，机器人焊接的质量可能会下降。需要持续监控和调整才能保持高标准。

预测性维护是一种先进的设备管理方法，它利用机器学习不断监测和评估机械状况。这种方法可帮助制造商预测潜在故障，大幅降低生产成本，优化设备使用率并提高生产率。预测性维护的关键活动包括持续监测设备健康状况、数据驱动的状况评估以及使用高级算法预测潜在故障。数字孪生（物理对象的数字副本，与其环境相关）在此过程中发挥着至关重要的作用。土耳其一家领先的螺旋焊接钢管制造商面临着巨大的生产挑战。该工厂的生产过程依赖于一系列相互依赖的机器，极易受到干扰。任何机器故障都会导致整条生产线停工，从而导致不可预测的长期停机。此外，由于缺乏足够的故障数据，因此需要使用高保真混合模型生成合成数据。

颤动或 CNC 加工过程中的不必要振动会导致噪音、热量以及工件和切削刀具损坏。检测和减轻颤动对于确保高质量生产和延长设备使用寿命至关重要。